可以给出完整的matlab代码吗

当然可以，以下是使用Matlab实现粒子群优化算法解决大坝正常水深问题的完整代码：

% 设计参数范围和步长
H_range = [80, 120];
H_step = 1;
W_range = [200, 400];
W_step = 5;
T_range = [20, 50];
T_step = 1;

% 目标函数和约束条件
D = 50; % 正常水深
P = 1000; % 承载能力
S = 1.5; % 安全系数
obj_fun = @(H,W,T) (H*W + (W+2*T)*sqrt(H^2+T^2))*2; % 计算大坝面积
con_fun = @(H,W,T) (P - 1.5*obj_fun(H,W,T)) * (S - (D*H)/(obj_fun(H,W,T))); % 计算约束条件

% 粒子群算法参数
num_particles = 50; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 粒子认知因子
c2 = 1.5; % 粒子社会因子

% 随机初始化粒子位置和速度
pos = zeros(num_particles, 3);
vel = zeros(num_particles, 3);
for i = 1:num_particles
    pos(i, 1) = H_range(1) + randi([0, (H_range(2)-H_range(1))/H_step]) * H_step;
    pos(i, 2) = W_range(1) + randi([0, (W_range(2)-W_range(1))/W_step]) * W_step;
    pos(i, 3) = T_range(1) + randi([0, (T_range(2)-T_range(1))/T_step]) * T_step;
    vel(i, 1) = 0;
    vel(i, 2) = 0;
    vel(i, 3) = 0;
end

% 初始化历史最优位置和最优目标函数值
pbest_pos = pos;
pbest_val = Inf(num_particles, 1);
for i = 1:num_particles
    if con_fun(pos(i,1), pos(i,2), pos(i,3)) >= 0
        pbest_val(i) = obj_fun(pos(i,1), pos(i,2), pos(i,3));
    end
end
[gbest_val, gbest_idx] = min(pbest_val);
gbest_pos = pbest_pos(gbest_idx, :);

% 迭代更新粒子位置和速度
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:num_particles
        % 更新速度
        r1 = rand;
        r2 = rand;
        vel(i, 1) = w * vel(i, 1) + c1 * r1 * (pbest_pos(i, 1) - pos(i, 1)) + c2 * r2 * (gbest_pos(1) - pos(i, 1));
        vel(i, 2) = w * vel(i, 2) + c1 * r1 * (pbest_pos(i, 2) - pos(i, 2)) + c2 * r2 * (gbest_pos(2) - pos(i, 2));
        vel(i, 3) = w * vel(i, 3) + c1 * r1 * (pbest_pos(i, 3) - pos(i, 3)) + c2 * r2 * (gbest_pos(3) - pos(i, 3));
        % 更新位置
        pos(i, 1) = pos(i, 1) + vel(i, 1);
        pos(i, 2) = pos(i, 2) + vel(i, 2);
        pos(i, 3) = pos(i, 3) + vel(i, 3);
        % 更新历史最优位置和最优目标函数值
        if con_fun(pos(i,1), pos(i,2), pos(i,3)) >= 0
            val = obj_fun(pos(i,1), pos(i,2), pos(i,3));
            if val < pbest_val(i)
                pbest_val(i) = val;
                pbest_pos(i, :) = pos(i, :);
            end
            if val < gbest_val
                gbest_val = val;
                gbest_pos = pos(i, :);
            end
        end
    end
end

% 输出最优解
fprintf('最优设计参数：H=%.2f，W=%.2f，T=%.2f\n', gbest_pos(1), gbest_pos(2), gbest_pos(3));
fprintf('对应的正常水深：%.2f，承载能力：%.2f，安全系数：%.2f\n', D, obj_fun(gbest_pos(1), gbest_pos(2), gbest_pos(3))*1.5, S);

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体问题进行适当修改和调整，以达到更好的效果。